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2015 年度 実施状況報告書

観測不足地域に適用可能な水災害危険度分布評価手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 15K06233
研究機関京都大学

研究代表者

市川 温  京都大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30293963)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード観測不足地域 / 水災害危険度 / 浸水深 / 浸水被害関数
研究実績の概要

本研究の目的は、発展途上国など水に関する観測や情報が不足している地域に適用可能な水災害危険度(ハザードおよびリスク)分布評価手法を開発することであった。平成27年度は、模擬生成した雨量値と降雨流出氾濫モデルによる水災害ハザード評価手法の開発と、観測不足地域における検証用データの収集を行うことになっていたが、研究計画を変更し、当初平成28年度に実施する予定だった既往水害時の浸水状況と被害額に基づく浸水被害関数の推定手法の開発も並行して行った。
雨量値模擬生成手法に関しては、基礎的な部分はできたものの、まだ完成には至っていない。また、模擬生成に必要な降雨場の時空間的特性を抽出するための観測雨量データの収集もまだ十分ではない。浸水被害関数の推定については、人工衛星画像と水理計算を用いて浸水深を推定する手法を開発した。水害時の浸水深に関する直接的な観測情報はあまり得られないことがほとんどであるが、水害時の氾濫域をとらえた人工衛星画像があれば、この方法を用いて浸水深を推定することが可能となり、水害の程度や被害の大きさを推定するのに非常に役立つ。この研究成果については、すでに原著論文として発表済みである。浸水状況と被害額に基づく浸水被害関数の推定については、いくつかの関数を想定し、上記の手法で推定した浸水深と被害額の統計値から関数のパラメタを最適化する枠組みを開発した。この枠組みで最適化されたパラメタ値を用いて被害額を算定したところ、よい精度で被害額を再現できることが明らかとなった。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究は大きく以下の三課題から構成されている。
[課題1]模擬生成した雨量値と降雨流出氾濫モデルによる水災害ハザード評価手法の開発
[課題2]既往水害時の浸水状況と被害額に基づく浸水被害関数推定手法の開発
[課題3]本手法の妥当性・有効性の検証
現時点では、課題1と課題2のそれぞれについて中間段階まで進んでおり、おおむね順調に進展していると考えている。具体的には、雨量値模擬生成手法の基礎部分の開発と、人工衛星画像と水理計算を用いた浸水深推定手法の開発を行った。また、推定浸水深と被害額の統計値から浸水被害関数のパラメタを最適化する枠組みを開発した。

今後の研究の推進方策

今年度は上記の課題1と課題2について研究を進める。具体的には、雨量値模擬生成手法の開発と浸水被害関数の精度検証を進める予定である。あわせて対象地域のデータ収集を継続する。また、当初の計画にはないことであるが、洪水氾濫計算の高速化にも取り組みたいと考えている。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2016 2015

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Estimation of inundation depth using flood extent information and hydrodynamic simulations2016

    • 著者名/発表者名
      Nhu Y Nguyen, Yutaka Ichikawa, Hiroshi Ishidaira
    • 雑誌名

      Hydrological Research Letters

      巻: 10 ページ: 39,44

    • DOI

      10.3178/hrl.10.39

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著 / 謝辞記載あり
  • [学会発表] Estimation of Inundation Water Depth Using Flood Extent Information and Hydrodynamic Simulations2015

    • 著者名/発表者名
      Nguyen Nhu, Ichikawa Yutaka, Ishidaira Hiroshi
    • 学会等名
      土木学会
    • 発表場所
      岡山大学(岡山県・岡山市)
    • 年月日
      2015-09-16 – 2015-09-18

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公開日: 2017-01-06  

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